Perplexity y DeepSeek desempeñan funciones diferentes: DeepSeek ofrece modelos de razonamiento de peso abierto como R1 y R1-1776 sin censura, mientras que Perplexity convierte estos modelos en un motor de investigación completo al añadir búsqueda en tiempo real, planificación en varios pasos y generación autónoma de informes. En 2025, la diferencia clave es que Perplexity mejora el razonamiento bruto de DeepSeek con la recuperación y la verificación, lo que produce resultados más fiables para preguntas complejas o basadas en hechos.
Dado que Perplexity y DeepSeek cubren diferentes partes del flujo de trabajo, muchos usuarios obtienen los mejores resultados al combinarlos, o al emparejarlos con herramientas que unifican la búsqueda, el razonamiento y la creación. El verdadero valor se obtiene cuando estas capacidades se encuentran en un solo lugar, en lugar de estar repartidas en múltiples aplicaciones.
En realidad, GlobalGPT ofrece un espacio de trabajo unificado y todo en uno. donde puedes acceder a modelos avanzados, lo que facilita la evaluación de modelos como DeepSeek, Gemini, Claude o GPT-5.1 en paralelo con solo $5.75 al mes.
¿Cómo? Perplejidad Utiliza DeepSeek R1 y R1-1776 dentro de su sistema.
| Versión del modelo | Resistencia a la censura | Profundidad del razonamiento | Fundamento factual | Integración con recuperación | Nivel de autonomía |
| DeepSeek R1 (sin procesar) | Muy baja: muy propensa al rechazo en temas políticos y delicados. | Cadena de pensamiento sólida pero inconsistente. | Moderado; a menudo carece de verificación. | Ninguno — solo modelo | Bajo (requiere indicaciones del usuario en cada paso) |
| R1-1776 (pesos abiertos) | Alto: sin censura para respuestas objetivas y sin censura. | Mismo razonamiento que R1; estructura ligeramente mejorada. | Más alto: incluye correcciones fácticas supervisadas. | Ninguno | Bajo-medio (sigue siendo un modelo independiente) |
| R1-1776 modificado por perplejidad | Máximo: censura mitigada + omisión de rechazo | Planificación más sólida en varios pasos gracias al bucle del agente. | Mucho mayor gracias a la recuperación en tiempo real | Integración profunda con búsqueda, clasificación de fuentes y filtrado. | Alto: investigación autónoma, flujo de trabajo con múltiples búsquedas. |
La decisión de Perplexity de integrar DeepSeek R1 y, posteriormente, el R1-1776 sin censura.—no se trataba de sustituir su arquitectura existente, sino de reforzar el núcleo de razonamiento que sustenta su motor Deep Research. R1 proporciona una cadena de pensamiento extensa, inferencias de varios pasos y sRendimiento sólido en los parámetros académicos de referencia., mientras que R1-1776 elimina los patrones de censura que limitaban gravemente el modelo en consultas políticas, geopolíticas y sobre hechos delicados.
Perplejidad aplicada adicionalmente tras la formación Alinear R1-1776 con los objetivos de su plataforma:
- Eliminación de denegaciones sesgadas o influenciadas por el Estado
- Reforzar la base factual mediante bucles de retroalimentación basados en la recuperación.
- Mejora del razonamiento para trabajar de forma autónoma con planificación de búsquedas múltiples.
- Integración del modelo en Deep Research flujo de trabajo
Por eso la versión interna de Perplexity de R1-1776 funciona de manera diferente.y, a menudo, mejor que ejecutar DeepSeek open-weights sin procesar a nivel local.
Tu archivo subido anteriormente “Capturas de pantalla de Deep Research” Se puede colocar aquí como explicación visual de este proceso.
Para qué están diseñados DeepSeek R1 y R1-1776
DeepSeek R1 es un modelo de razonamiento de peso abierto optimizado para tareas de cadena de pensamiento larga, como demostraciones matemáticas, acertijos lógicos, planificación de múltiples pasos y evaluaciones académicas. Su arquitectura favorece claramente el razonamiento estructurado frente a la creatividad, la profundidad conversacional o las características multimodales.
El R1-1776 sin censura modifica las capas de seguridad para eliminar los patrones de rechazo político, lo que lo hace más fiable para:
- Consultas geopolíticas
- Análisis histórico controvertido
- Modelización de políticas
- Estudios de regiones sensibles
- Temas con sesgo ideológico
Los modelos DeepSeek son excelentes motores de razonamiento, pero productos que no son totalmente basados en IA—Carecen de búsqueda en tiempo real, interfaz de usuario, coordinación del flujo de trabajo y sistemas de recuperación de conjuntos de datos.
¿Cómo? Perplejidad’s En tiempo real Los cambios en la recuperación modifican el comportamiento de R1.
Incluso el mejor modelo de razonamiento puede tener alucinaciones cuando se aísla de datos fidedignos. Perplexity resuelve esto superponiendo DeepSeek R1 sobre su motor de recuperación:
- R1 propone hipótesis
- Perplexity recopila docenas de fuentes en directo.
- R1 perfecciona el razonamiento utilizando datos verificados.
- Deep Research sintetiza el informe final estructurado.
Este bucle de retroalimentación convierte a R1 de un motor de razonamiento offline en un sistema autónomo de grado investigador.
Este es el punto en el que tu Captura de pantalla de Deep Research UI encaja perfectamente.
Perplexity frente a DeepSeek: diferencias fundamentales (resumen de 2025)
| Característica / Dimensión | Perplejidad | DeepSeek (R1 / R1-1776) |
| Precisión de la consulta | Alto para preguntas basadas en hechos, sensibles al tiempo y con múltiples fuentes (respaldadas por la recuperación). | Alto en lógica, matemáticas y razonamiento; variable en consultas basadas en hechos. |
| Manejo de temas delicados | Estable: utiliza recuperación + filtrado; menos propenso a tener alucinaciones o a rechazar. | R1 suele negarse; R1-1776 responde, pero puede no estar verificado o ser inconsistente. |
| Rendimiento de referencia | No es un modelo, pero Deep Research obtiene una puntuación alta en SimpleQA (93,91 TP3T) y Humanity’s Last Exam. | R1 obtiene buenos resultados en las pruebas de razonamiento; R1-1776 obtiene resultados similares, pero sin censura. |
| Autonomía en la investigación | Muy alto: planificación en múltiples pasos, búsquedas ramificadas, síntesis, citas. | Bajo: generación de una sola pasada sin búsqueda ni planificación. |
| Búsqueda en tiempo real | Sí: integra búsqueda web, clasificación de fuentes y extracción de citas. | No, los modelos funcionan sin conexión y sin necesidad de recuperar datos. |
| Flujos de trabajo del usuario | Flujos de trabajo completos: investigación profunda, exportación a PDF, páginas, resúmenes, citas, síntesis de múltiples fuentes. | Solo modelo; los flujos de trabajo deben ser creados por el desarrollador. |
1. Modelo frente a producto
DeepSeek es un peso abierto modelo Creado para desarrolladores. Perplejidades un producto de investigación completo — Combinación de modelos con búsqueda en tiempo real, clasificación de fuentes, flujos de trabajo y una experiencia de usuario perfeccionada.
👉 DeepSeek es un componente; Perplexity es un sistema completo.
2. Razonamiento frente a respuestas verificadas
DeepSeek ofrece un razonamiento sólido, pero sin referencias ni citas. Perplejidad basa todas las respuestas en fuentes externas, lo que hace que sus resultados sean más fiables para consultas basadas en hechos y sensibles al tiempo.
👉 DeepSeek razona; Perplexity verifica.
3. Autonomía
DeepSeek genera una respuesta por cada solicitud. Perplejidad Realiza ciclos de investigación de varios pasos (planificación, búsqueda, lectura y perfeccionamiento), a menudo utilizando docenas de fuentes.
👉 DeepSeek responde; Perplexity investiga.
4. Precisión
DeepSeek Destaca en las pruebas de matemáticas y lógica. Perplejidad destaca por su precisión factual en el mundo real gracias a los flujos de trabajo de recuperación, filtrado y citación.
👉 DeepSeek gana en razonamiento puro; Perplexity gana en respuestas respaldadas por pruebas.
Diferencias en los puntos de referencia: dónde funciona mejor cada sistema
Basado en datos disponibles públicamente:
DeepSeek R1 y R1-1776 muestran el razonamiento bruto más sólido., reflejando sus puntos fuertes en la cadena de pensamiento sin limitaciones de recuperación.
El R1-1776 modificado por perplejidad alcanza la mayor precisión factual., impulsado por la búsqueda en tiempo real y la verificación de múltiples fuentes.
La dependencia de la recuperación es intencionadamente alta para Perplexity., ya que su modelo forma parte de una línea de investigación más amplia y no es un sistema independiente.
La autonomía es lo que distingue a Perplexity.—ejecuta planes de varios pasos, vuelve a realizar consultas y sintetiza fuentes, mientras que los modelos DeepSeek funcionan en modo de pasada única.
En general, el gráfico destaca una verdad fundamental: DeepSeek proporciona capacidad de razonamiento bruta; Perplexity convierte esa capacidad en un motor de investigación estructurado..
Perplexity vs DeepSeek: precios, valor y lo que obtienes
| Característica / Plano | Sin perplejidad | Perplejidad Pro | DeepSeek R1 (sin procesar) | DeepSeek R1-1776 |
| Precio | $0 / mes | $20 / mes $200 anual | Gratis (peso libre) | Gratis (peso libre) |
| Modelo de acceso | Modelo básico de perplejidad | GPT-4.1, Claude 3.5/4.x, R1-1776, o3-mini, etc. | Solo modelo de razonamiento R1 | R1-1776 variante sin censura |
| Búsqueda en tiempo real | Limitado | Sin límites | ❌ Ninguno | ❌ Ninguno |
| Modo de investigación profunda | Cuota limitada | Sin límites | ❌ No disponible | ❌ No disponible |
| Citas | Sí | Sí | ❌ No se recupera | ❌ No se recupera |
| Investigación autónoma en múltiples etapas | ❌ | Sí | ❌ | ❌ |
| Acceso API | No | Incluido | Sí (a través de los pesos del modelo) | Sí (a través de los pesos del modelo) |
| Coste de uso | Gratis | Suscripción fija | Gratis (requiere computación) | Gratis (requiere computación) |
DeepSeek es totalmente gratuito., pero los usuarios deben encargarse de sus propios cálculos, configuración y falta de recuperación o automatización.
PerplejidadPro cuesta $20 al mes, que ofrece un motor de investigación integrado con funciones de búsqueda, citas y flujos de trabajo de varios pasos.
Conclusión: DeepSeek es el más barato.; La perplejidad ofrece el mayor valor práctico. para la investigación en el mundo real.
Cuándo utilizar Perplejidad vs Cuándo utilizar DeepSeek
Utilice DeepSeek cuando
- Necesitas razonamiento matemático.
- Quieres una cadena de pensamiento transparente.
- Está ejecutando modelos localmente o en flujos de trabajo personalizados.
- No necesitas datos en tiempo real ni citas.
Utilice Perplejidad En
- Necesitas datos verificados.
- Necesitas agregación de múltiples fuentes.
- Quieres informes de investigación rápidos.
- Trabajas en finanzas, marketing, actualidad o reseñas académicas.
- Necesitas citas.
Por qué Perplejidad DeepSeek modificado en lugar de crear un nuevo modelo
Respuesta breve: velocidad + coste + sinergia de rendimiento. DeepSeek R1 ofrecía una sólida base de razonamiento; Perplexity añadió las piezas que le faltaban a DeepSeek:
- Fundamentos de la recuperación
- Verificación de datos
- Automatización del flujo de trabajo
- Sin sesgos tras la formación
- Interfaz de usuario y ejecución de la plataforma
La sinergia es la razón por la que la integración cambió la conversación del mercado.
Conclusión: ¿Cuál deberías elegir?
Perplexity es la mejor opción para investigaciones fiables, consultas basadas en hechos y tareas urgentes. DeepSeek es la mejor opción para razonamientos básicos, matemáticas y ejecución de modelos sin conexión. La mayoría de los usuarios no necesitan elegir: ambas herramientas se complementan muy bien entre sí, y plataformas como GlobalGPT facilita el uso de ambos. uno al lado del otro dentro de un espacio de trabajo optimizado y asequible.
